4 مستودعات
Runtime implementation of custom trace data sources via subclassing and registration with the tracing service.
Distinct from Custom Data Sources: Distinct from Trace Data Source Definitions: focuses on the runtime implementation via subclassing and registration rather than schema definition.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching development tools & productivity · Custom Trace Data Source Implementations. Refine with filters or upvote what's useful.
Airweave is a unified AI knowledge base platform that syncs data from external APIs into a searchable layer for retrieval-augmented generation. It provides a pre-built data connector library and a framework for building custom connectors, enabling the extraction, transformation, and synchronization of structured and unstructured data from SaaS applications. The platform includes a hybrid vector retrieval system that combines semantic, neural, and keyword search strategies to deliver grounded context for AI agents. The platform distinguishes itself through an agentic search engine that iterati
Provides a framework for writing source classes that authenticate, fetch, and yield structured entities.
Perfetto is a platform for system-level performance tracing and analysis on Linux and Android. It combines a high-throughput trace recorder, a SQL-based query engine, and a browser-based visualizer into a single toolchain. The platform covers CPU scheduling and call-stack profiling, native and Java heap memory allocation tracking, GPU and graphics events, and system-wide counters such as CPU frequency and power consumption. The architecture decouples trace recording from offline analysis, using a compact protobuf format for event encoding and columnar storage for efficient SQL queries. The we
Implements custom trace data sources that emit strongly-typed packets via subclassing and registration.
dlt هي أداة لاستيعاب البيانات بلغة Python وإطار عمل لخط أنابيب ETL مصمم لجلب البيانات من مصادر متنوعة وحفظها في وجهات مهيكلة. تعمل كمحرك لاستنتاج المخطط (schema inference) يكتشف تلقائياً أنواع البيانات ويسطح هياكل JSON المتداخلة في جداول علائقية، ناقلاً البيانات من المصادر إلى بحيرات البيانات، أو المستودعات، أو قواعد بيانات المتجهات. يتميز المشروع بتوليد خط أنابيب مدعوم بالذكاء الاصطناعي، باستخدام نماذج لغات كبيرة لسقالات كود الاستخراج والموصلات لـ REST APIs. كما يدعم تخزين المتجهات متعدد الوسائط والتعبئة المتخصصة لقواعد بيانات المتجهات لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك تطور المخطط المؤتمت، وتحميل البيانات التزايدي عبر تتبع الحالة، والتحقق من جودة البيانات من خلال فرض عقود البيانات. يوفر أدوات لتطبيع البيانات العلائقية، وتحويلات ما قبل وما بعد التحميل، ومجموعة متنوعة من محولات الوجهة لقواعد بيانات SQL ومخازن الكائنات السحابية. تتم إدارة المراقبة من خلال لوحات معلومات تنفيذ خط الأنابيب، وتتبع نسب الأعمدة، والتحقق من إصدار المخطط باستخدام التجزئات القائمة على المحتوى.
Enables the creation of custom extraction pipelines through Python code to fetch data from unsupported sources.
Haxl هي مكتبة Haskell ومنسق طلبات خدمة عن بُعد مصمم لتنسيق جلب البيانات المتزامن، وتجميع الطلبات، والتخزين المؤقت عبر مزودي خدمة عن بُعد متعددين. تعمل كإطار عمل لاسترداد البيانات من قواعد البيانات الخارجية وخدمات الويب مع تقليل رحلات الشبكة ذهاباً وإياباً. يتميز المشروع بنظام تجميع طلبات يعتمد على التطبيق (Applicative) يجمع طلبات البيانات الفردية المتعددة في مكالمات واحدة لتقليل حمل الشبكة. يستخدم مجدول طلبات متوازٍ غير متزامن لتنفيذ الطلبات المستقلة بشكل متزامن ويستخدم طبقة تخزين مؤقت (Memoized) لتجنب تكرار مكالمات الشبكة المتطابقة ضمن دورة طلب واحدة. توفر المكتبة قدرات واسعة لإدارة تكامل البيانات، بما في ذلك حل التبعية المونادية (Monadic) للطلبات المتسلسلة وتحديد التزامن لمنع التحميل الزائد على واجهات برمجة التطبيقات عن بُعد. كما تتضمن آليات لتعيين أنواع الطلبات لتطبيقات مصدر البيانات المخصصة.
Allows the definition of custom fetch methods to map requests to specific external data retrieval logic.